目前市场上的书籍还没有完全深入讲解GPT-3和GPT-4的原理，因为它们是OpenAI公司的商业机密。不过，以下是一些与人工智能和自然语言处理相关的书籍，可以帮助你更好地了解相关的技术和背景知识：

1. 《人工智能：一种现代化方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach) - Stuart Russell和Peter Norvig：这本经典教材概述了人工智能领域的各种方法和技术，包括自然语言处理和机器学习等。

2. 《自然语言处理综论》(Speech and Language Processing) - Daniel Jurafsky和James H. Martin：这本书详细介绍了自然语言处理的基本概念、算法和技术，对于理解GPT的相关技术有很大帮助。

3. 《深度学习》(Deep Learning) - Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville：这本书是深度学习领域的经典著作，对于理解神经网络和深度学习的原理非常有帮助。

4. 《机器学习实战》(Machine Learning in Action) - Peter Harrington：这本书介绍了机器学习算法的基本原理和实践应用，可以为你提供一些关于机器学习的背景知识。

5. 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》(Deep Learning from Scratch) - 斋藤康毅：这本书以Python代码的方式详细讲解了深度学习的基础知识和实践方法，适合初学者入门。

请注意，GPT-3和GPT-4的具体原理仍然受到OpenAI公司的专有权保护，因此没有公开详细的书籍来讲解其工作原理。但是通过学习相关的人工智能、自然语言处理和深度学习的基础知识，你将能够更好地理解GPT技术的背后原理。

确实，目前市场上还没有专门讲解GPT-3原理的书籍。因为GPT-3是OpenAI公司的商业机密，其详细细节并未公开。

然而，以下是一些与自然语言处理和深度学习相关的书籍，可以帮助你了解相关的技术和背景知识，从而对GPT-3有更全面的认识：

1. 《自然语言处理综论》(Speech and Language Processing) - Daniel Jurafsky和James H. Martin：这本书详细介绍了自然语言处理的基本概念、算法和技术，包括文本处理、语音识别和语义分析等领域，对于理解GPT-3的相关技术有很大帮助。

2. 《深度学习》(Deep Learning) - Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville：这本书是深度学习领域的经典著作，包含了深度神经网络的基本原理和深度学习的应用领域，对于了解GPT-3所使用的深度学习技术有很大帮助。

3. 《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning) - Aston Zhang、Zack C. Lipton、Mu Li和Alexander J. Smola：这本书以实践为导向，通过动手实现深度学习算法来帮助读者理解深度学习的原理和应用。它的在线版本也是免费提供的。

请记住，虽然这些书籍可以帮助你了解与GPT-3相关的技术和背景知识，但具体的GPT-3原理仍受到OpenAI公司的专有权保护。如果你想进一步了解GPT-3，可能需要参考OpenAI的研究论文、技术博客或参与相关的学术会议和活动。